{"id":550,"date":"2018-12-12T15:46:08","date_gmt":"2018-12-12T15:46:08","guid":{"rendered":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/?p=550"},"modified":"2018-12-17T12:10:26","modified_gmt":"2018-12-17T12:10:26","slug":"big-data-et-professionnel%c2%b7le%c2%b7s-de-linformation-you-can-do-this","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/big-data-et-professionnel%c2%b7le%c2%b7s-de-linformation-you-can-do-this\/","title":{"rendered":"Big Data et professionnel\u00b7le\u00b7s de l\u2019information : you can do this !"},"content":{"rendered":"

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Image : Jack Moreh, source<\/a><\/p>\n

L\u2019exploitation du Big Data ou m\u00e9gadonn\u00e9es est aujourd\u2019hui pr\u00e9sent dans presque tous les secteurs d\u2019activit\u00e9 : du marketing<\/a> \u00e0 l\u2019industrie du sport<\/a>. Le production rapide de grands volumes de donn\u00e9es vari\u00e9es est inh\u00e9rent \u00e0 notre usage toujours plus croisant du num\u00e9rique. La donn\u00e9e concerne naturellement les m\u00e9tiers de l\u2019information. Mais quels sont les r\u00f4les des professionnel\u00b7le\u00b7s de l\u2019information dans l\u2019utilisation du Big Data ?<\/p>\n

Les caract\u00e9ristiques du Big Data<\/h1>\n

La d\u00e9finition du concept varie encore beaucoup selon les auteurs. Toutefois, le Big Data ou m\u00e9gadonn\u00e9es<\/a> est souvent d\u00e9finit selon ses 3 caract\u00e9ristiques principales. Il s\u2019agit des 3V : Volume, Vari\u00e9t\u00e9, V\u00e9locit\u00e9. Le volume indique une quantit\u00e9 de donn\u00e9es si grande que les outils informatiques standards n\u2019ont pas les capacit\u00e9s n\u00e9cessaires \u00e0 leur traitement. La vari\u00e9t\u00e9 caract\u00e9rise le Big Data par la coexistence de donn\u00e9es h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes provenant de sources disparates. Le troisi\u00e8me V fait r\u00e9f\u00e9rence au flux continu de la production des m\u00e9gadonn\u00e9es. Certain.e.s auteurs d\u00e9finissent le concept de Big Data avec des caract\u00e9ristiques suppl\u00e9mentaires telles que la valeur ou la validit\u00e9.<\/p>\n

Technologies et m\u00e9thodes d\u2019analyse du Big Data<\/h1>\n

Le Big Data, par ses caract\u00e9ristiques, n\u00e9cessite des capacit\u00e9s technologiques et des m\u00e9thodes de traitement sp\u00e9cifiques. La d\u00e9finition du concept est donc davantage compl\u00e8te ainsi : \u00ab Big Data is the Information asset characterised by such a High Volume, Velocity and Variety to require specific Technology and Analytical Methods for its transformation into Value. \u00bb (De Mauro, Greco et Grimaldi 2016) Concernant l\u2019aspect technologique, on peut par exemple citer le Cloud Computing<\/a> ou les bases de donn\u00e9es NoSQL<\/a> pour le stockage des m\u00e9gadonn\u00e9es. Quant aux m\u00e9thodes d\u2019analyse du Big Data, il s\u2019agit par exemple des techniques de data visualisation, le partitionnement de donn\u00e9es<\/a> ou encore le machine learning. Le Big Data englobe donc les technologies et les m\u00e9thodes d\u2019analyse n\u00e9cessaires au traitement de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es vari\u00e9es et produites en continu. Les sp\u00e9cialistes de l\u2019information ont la capacit\u00e9 d\u2019intervenir sur ces diff\u00e9rents aspects.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

source<\/a><\/p>\n

Mettre \u00e0 disposition des ressources n\u00e9cessaires pour comprendre le Big Data<\/h1>\n

Les sp\u00e9cialistes de l\u2019information, pour continuer \u00e0 remplir leur r\u00f4le de mise \u00e0 disposition de ressources pertinentes aupr\u00e8s du public, doivent conna\u00eetre les enjeux et les implications technologiques du traitement des m\u00e9gadonn\u00e9es. Parce que le Big Data concerne tous les individus<\/a>, les professionnel.le.s de l\u2019information peuvent exercer le r\u00f4le de m\u00e9diateur.trice pour \u00ab[…] participer \u00e0 l\u2019\u00e9veil de l\u2019internaute citoyen \u00bb (Touitou 2017). Face \u00e0 ce concept complexe, l\u2019expertise des biblioth\u00e9caires ou documentalistes de r\u00e9pondre aux besoins des usagers par des donn\u00e9es fiables est essentielle.<\/p>\n

Participer \u00e0 la conception et mise en place de projets exploitant le Big Data<\/h1>\n

Une bonne connaissance des ses enjeux, ses technologies et ses potentiels de traitement est un atout pour le.a sp\u00e9cialiste de l\u2019information afin de participer \u00e0 l\u2019\u00e9laboration de projets incluant le Big Data<\/a> dans les organisations publiques ou priv\u00e9es. Comme pour un grand nombre d\u2019enjeux actuels dans les m\u00e9tiers de l\u2019information, afin de collaborer et apporter sa propre expertise, le.a professionnel.le de l\u2019information doit \u00eatre capable de dialoguer avec d\u2019autres sp\u00e9cialistes, tels que les informaticien.ne.s ou les data scientists.<\/p>\n

Apporter son expertise dans le traitement des donn\u00e9es<\/h1>\n

L\u2019expertise des sp\u00e9cialistes de l\u2019information concernant le traitement des donn\u00e9es sont n\u00e9cessaires pour aborder la complexit\u00e9 du Big Data. La connaissance des enjeux \u00e9thiques et juridiques concernant les donn\u00e9es ainsi que les connaissances d\u2019organisation, de description et de pr\u00e9servation de l\u2019information sont des comp\u00e9tences demand\u00e9es pour son exploitation.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Auteur : Jack Moreh, source<\/a><\/p>\n

\u00c9tudier le Big Data en sciences de l\u2019information<\/h1>\n

M\u00eame si le traitement des m\u00e9gadonn\u00e9es concerne davantage des disciplines telles que l\u2019informatique ou les math\u00e9matiques, l\u2019\u00e9tude des enjeux li\u00e9es au Big Data dans les sciences de l\u2019information est pertinente. Malgr\u00e9 la complexit\u00e9 du concept, les sp\u00e9cialistes de l\u2019information peuvent apporter une expertise pertinente : \u00ab Developing students\u2019 understanding of big data\u2019s reach, as well as the almost limitless potential for its analysis and application, is a growing necessity for educators concerned with students\u2019 information literacy and future earning potential. \u00bb (Fowler, Godin et Geddy 2016). Bien qu\u2019elles semblent terrifiantes au premier abord, les m\u00e9gadonn\u00e9es sont donc une curiosit\u00e9 \u00e0 explorer pour un.e professionnel.le de l\u2019information.<\/p>\n

Bibliographie<\/h1>\n

BELLOT, Patrice et ESPINASSE, Bernard, 2017. Introduction au Big Data \u2013 Opportunit\u00e9s, stockage et analyse des m\u00e9gadonn\u00e9es. Techniques d\u2019ing\u00e9nieur, technologies de l\u2019information. 10 f\u00e9vrier 2017.<\/p>\n

COLLET-Thireau, Katell et THOMAS, Jean-Paul, 2015. Big Data et Open Data : quel impact pour les professionnels de l\u2019information ?, I2D \u2013 Information, donn\u00e9es et documents [en ligne]. 2015\/4 Vol. 53, p. 9-10. [Consult\u00e9 le 11 novembre 2018]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse : https:\/\/www.cairn.info\/revue-i2d-information-donnees-et-documents-2015-4-page-9.htm<\/a><\/p>\n

DA SYLVA, Lyne, 2017. Les donn\u00e9es et leurs impacts th\u00e9oriques et pratiques sur les professionnels de l\u2019information. Documentation et biblioth\u00e8ques. Volume 63, num\u00e9ro 4, octobre\u2013d\u00e9cembre 2017,p. 5\u201334. ISSN 0315-2340<\/p>\n

DE MAURO, Andrea, GRECO, Marco et GRIMALDI, Michele, 2016. A formal definition of Big Data based on its essentiel features. Library Review. Vol. 65, no 3, pp. 122-135. ISSN 0024-2535<\/p>\n

FOWLER, Brad, GODIN, Joy et GEDDY, Margaret, 2016. Teaching Case, introduction to NoSQL in a Traditional Database Course. Journal of Information Systems Education. Printemps 2016. Vol. 27, no 2, pp. 99-103. ISSN 1055-3096<\/p>\n

TOUITOU, C\u00e9cile, 2017. Olivier Ertzscheid L\u2019app\u00e9tit des g\u00e9ants \u00bb. Bulletin des biblioth\u00e8ques de France (BBF). No 13, pp. 148-149. [Consult\u00e9 le 11 novembre 2018]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse : http:\/\/bbf.enssib.fr\/consulter\/bbf-2017-13-0148-002<\/a><\/p>\n

WAQAR, Ahmed et KANWAL, Ameen, 2017. Defining big data and measuring its associated trends in the field of information and library management. Library Hi Tech News. No 9, pp. 21-24. ISSN 0741-9058<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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